内容简介：python—函数式编程
- 纯函数式编程没有变量,一个函数只要输出确定,输出就是确定的,称为没有副作用.使用变量的函数内部由于变量状态不确定性,有副作用.
- 函数式编程另一个特点是允许函数本身作为参数传入,也可以直接返回另外一个函数.
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python对函数式编程提供有限支持.(还使用变量 so不是纯函数式编程语言)
高阶函数
- python中函数本身也可以赋值给变量,变量可以指向函数
- 函数的参数可以传入另一个函数,这种函数称为高阶函数.
map/reduce
- map()接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回
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示例
list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # list所有数字转为字符串
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reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算
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示例
>>>from functools import reduce >>>def fn(x, y): ... return x * 10 + y ... >>>def char2num(s): ... digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9} ... return digits[s] ... >>>reduce(fn, map(char2num, '13579')) 13579
filter
- filter()接收一个函数和一个序列。filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
- filter()函数返回的是一个 惰性序列 Iterator，也就是一个惰性序列,需要用list()函数获得所有结果并返回list
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示例
def is_odd(n): return n % 2 == 1 list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])) # 只保留奇数 def not_empty(s): return s and s.strip() list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' '])) # 删除空字符
sorted
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sorted()函数接收一个key函数来实现自定义的排序.第三个参数
reverse=True决定正序倒序. -
示例:
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'],key=str.lower) ['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo'] >>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True) ['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about'] ``` ### 返回函数 * 将函数作为结果返回.(很随便:joy:) * 闭包（Closure）:相关参数和变量都保存在返回函数. * **note:**返回的函数在其定义内部引用了局部变量args，所以，当一个函数返回了一个函数后，其内部的局部变量还被新函数引用 * 示例(坑): ```py def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(): return i*i fs.append(f) return fs f1, f2, f3 = count() >>> f1() 9 >>> f2() 9 >>> f3() 9 -
返回的函数引用了变量i，但它并非立刻执行。等到3个函数都返回时，它们所引用的变量i已经变成了3，因此最终结果为9
- 一定要引用循环变量怎么办？方法是再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量当前的值，无论该循环变量后续如何更改，已绑定到函数参数的值不变
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示例:
def count(): def f(j): def g(): return j*j return g fs = [] for i in range(1, 4): fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行，因此i的当前值被传入f() return fs
匿名函数
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不显式定义的函数. python中是
lambda但与 java 不同. -
python中
lambda限制，只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果 - 匿名函数不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数
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示例
f = lambda x: x * x
装饰器
- 代码运行期间,动态增加功能方式称为装饰器(Decorator)
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示例
def log(func): def wrapper(*args, **kw): print('call %s():' % func.__name__) return func(*args, **kw) return wrapper @log def now(): print('2015-3-25') >>>now() call now(): 2015-3-25 -
如示例,装饰器 接受一个函数作为参数,并返回原函数.在原函数定义时,以
@ xxx作为标记.示例1 为2层,如果打印文本可以自定义. -
示例
def log(text): def decorator(func): def wrapper(*args, **kw): print('%s %s():' % (text, func.__name__)) return func(*args, **kw) return wrapper return decorator @log('execute') def now(): print('2015-3-25') >>>now() execute now(): 2015-3-25打印可自定义 又加上了一层.
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如上两种定义后,函数对象的名称等发生了变化,so,终极版
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Python内置的functools.wraps 会将原始函数的
__name__等属性复制到wrapper()函数中. -
示例
import functools # 不带参数 def log(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kw): print('call %s():' % func.__name__) return func(*args, **kw) return wrapper # 带参数 def log(text): def decorator(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kw): print('%s %s():' % (text, func.__name__)) return func(*args, **kw) return wrapper return decorator
偏函数
- functools.partial的作用是把一个函数的某些参数设置默认值，返回一个新的函数.
-
示例:
import functools int2 = functools.partial(int, base=2) int2('1000000') -
注意: 仅仅是把base参数重新设定默认值为2， 但也可以在函数调用时传入其他值
- 由于 python 中函数也可以最为参数传入,so,参数固定成某一个函数也可.
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同理:
*args和**kw也可以. -
简化函数调用.
以上所述就是小编给大家介绍的《python—函数式编程》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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